SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU TERBAIK PADA SD STRADA SANTA MARIA DENGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
Prima Apriastika 1) , Lusi Fajarita 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : primaapriastika.pa @gmail.com 1) , lusi.fajarita @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penelitian ini membahas mengenai sistem penunjang keputusan dalam penentuan guru terbaik pada SD Strada Santa  Maria.  SD  Strada  Santa  Maria  merupakan  komunitas  pendidikan   yang  unggul,  peduli,  dan  berjiwa melayani. Saat ini, pihak sekolah sudah melakukan kegiatan penilaian dalam penentuan guru terbaik, tapi dalam penilaian tersebut belum menghasilkan hasil yang maksimal karena di SD Strada Santa Maria ini semua guru-guru sudah dikatakan baik, semuanya setara, tidak ada yang membedakan derajatnya, Oleh karena itu SD Strada Santa Maria membutuhkan suatu sistem penunjang keputusan yang bersifat objektif, terstruktur, agar hasil  yang  diperoleh dapat  sesuai  dengan harapan dan dapat  meningkatkan  kualitas dan mutu guru agar tercapai dengan baik. Sistem yang akan dibuat ini menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) digunakan dalam penentuan bobot dari kriteria yang ada yaitu spiritualisme, profesionalisme, kepemimpinan, dan solidaritas, yang nantinya akan dibandingkan dengan kriteria lainnya. Dan metode SAW (Simple Additive Weighting) digunakan dalam menyeleksi perankingan alternatif. Tool yang digunakan dalam sistem penentuan guru terbaik ini yaitu HeidiSQL sebagai database dan Microsoft Visual Studio 2008 sebagai perancang sistem. Dengan adanya sistem penunjang keputusan ini, dapat membantu Kepala Sekolah SD Strada Santa Maria dalam menentukan guru terbaik sehingga menghasilkan keputusan maksimal dan tepat.
Kata kunci: DSS, AHP, SAW, Penentuan Guru.

## 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Proses   pendidikan   merupakan   proses   yang sangat   penting   untuk   dilaksanakan   yang   bertujuan untuk   mencerdaskan   kehidupan   Bangsa   Indonesia, yang   akan   membentuk   sosok   individu   yang   akan berperan   penting   dalam   proses   pembangunan   dan keberhasilan Bangsa dan Negara.
Faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan pendidikan yaitu: guru, siswa, sarana dan prasarana, lingkungan   pendidikan,   dan   kurikulum.   Dari berbagai   faktor   tersebut,   guru  merupakan   peranan yang   paling  penting   dan  yang   paling   berpengaruh dalam dunia pendidikan pada proses kegiatan belajar mengajar.
Untuk   meningkatkan   prestasi   belajar   murid, proses pembelajaran harus berlangsung dengan baik dengan  didukung guru  yang memiliki  kompetensi, kinerja   yang   tinggi   dan   motivasi   utnuk   memberi semangat   belajar,   karena   guru   merupakan   faktor utama dalam pelaksanaan pendidikan siswa/siswi di sekolah.
SD   Strada   Santa   Maria   merupakan   sebuah lembaga   pendidikan   di  Tangerang.   Di   SD   Strada Santa   Maria   sudah   melakukan   kegiatan   penilaian dalam penentuan guru terbaik, tapi dalam penilaian tersebut  belum menghasilkan hasil  yang maksimal
karena semua guru dikatakan baik, semuanya setara, tidak ada yang membedakan derajatnya, hasil dari penilaian   tidak   diumumkan   kepada   guru   yang bersangkutan,   hanya   pihak   kepala   sekolah   yang mengetahuinya dan yang melakukan penilaiannya. Dari permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sistem   penunjang   keputusan   menggunakan   metode AHP   ( Analytical   Hierarchy   Process) dan   SAW ( Simple   Additive   Weighting) .   Metode AHP
( Analytical   Hierarchy   Process )   digunakan   untuk menentukan bobot untuk setiap kriteria. Dan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) digunakan dalam penentuan   perangkingan   agar   mendapatkan   hasil dalam proses penentuan guru terbaik.

## 1.2. Studi Pustaka
a. Definisi Sistem Penunjang Keputusan Menurut   Ekastini   dkk, sistem   pendukung keputusan atau Decision Support Sytem (DSS) yaitu sistem   berbasis   komputer   untuk   membantu pengambil   keputusan   dalam   mengatasi   masalah melalui interface langsung   dengan   sejumlah   basis data (database) dan dengan perangkat lunak analitik [1].
b. Fase-Fase Proses Pengambilan Keputusan Dalam proses pengambilan keputusan menurut Simon   (dalam   Magdalena),   yaitu Intelligence,

## J u r n a l   I D E A L I S   V o l . 2   N o . 3 ,   M e i   2 0 1 9  | 139
Design , dan Choice . Lalu Simon menambahkan fase yang   lain,   yaitu Implementation .   Fase   yang ditambahkan   Simon   merupakan   karakteristik   yang paling   kuat   dan   lengkap   mengenai   pengambilan keputusan rasional [2].
c. Karakteristik Sistem Penunjang Keputusan Karakteristik   Sistem   Penunjang   Keputusan (SPK) ada 6 menurut Nofriansyah, sebagai berikut: [3].
1) Mendukung proses pengambilan keputusan suatu organisasi aau perusahaan.
2) Adanya   interaksi user dimana user tetap melakukan control proses   dalam pengambilan keputusan.
3) Mendukung   penentuan   keputusan   dalam memahami   masalah   terstruktur,   semi terstruktur   serta   mendukung   beberapa keputusan yang saling berinteraksi.
4) Mempunyai   kapasitas   dialog   agar   dapat memperoleh   informasi   sesuai   dengan kebutuhan yang diperlukan.
5) Mempunyai   subsistem   yang   terintegrasi sehingga   dapat   berfungsi   sebagai   suatu kesatuan sistem.
6) Memiliki dua komponen utama yaitu data dan model.
1.3. Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) a. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP   ( Analytical   Hierarchy   Process ) dikemukakan oleh Thomas L. Saaty. Yang berfungsi sebagai pemecah masalah yang kompleks yang akan menjadi   sub-sub   masalah   sehingga   dengan   mudah menyusunnya ke dalam bentuk hierarki. (Sukenda, 2012) [4].
Tahapan-tahapan   dan   prosedur   dalam menyelesaikan   persoalan   dengan   menggunakan metode AHP:
1) Menganalisa masalah agar bisa menentukan solusi yang diinginkan
2) Membuat   hierarki   yang   diawali   dengan tujuan utama. (gambar 2)
3) Membuat nilai perbandingan berpasangan. (Tabel 1.)
4) Membuat matriks berpasangan
5) Menormalkan data
6) Menghitung nilai eigenvector dan menguji konsistesinya
7) Menguji konsistensi hierarki. CR < 0,100

## Tabel 1. Skala Nilai Perbandingan Berpasangan
Kepentingan Penjelasan 1 Kedua   elemen   memiliki   pengaruh   yang sama. 3
Penilai sedikit lebih memihak pada salah satu elemen pembandingnya.
5 Penilai sangat lebih memihak pada salah satu elemen pembandingnya.
7 Salah   satu   elemen   sangat   lebih berpengaruh dan dominan.
9 Salah satu elemen lebih penting dari pada pembandingnya miliki tingkat tertinggi.
2, 4, 6, 8 Elemen terdapat keraguan antar dua nilai yang berdekatan.
Kebalikan Jika elemen a memiliki salah satu angka dibanding   elemen   b,   maka   a   memiliki nilai kebalikan ketika dibanding elemen b.
Pengujian   metode Analytical   Hierarchy Process (AHP)   dilakukan   dalam   menghitung   CI ( Consistency Index) dan CR ( Consistency Ratio) .
1) Perhitungan Consistency Index (CI) Untuk   mengetahui   konsistensi   jawaban   yang akan berpengaruh kepada kesalahan hasil.
CI = λ max − n n − 1 (1)
CI = Rasio penyimpangan konsistensi λ max = Nilai eigenvector terbesar dari matriks berordo n n = Orde matriks
2) Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Digunakan   dalam   mengoreksi   perbandingan berpasangan   yang   telah   dilakukan   dengan   hasil konsisten atau tidak.
CI = CI RI (2)
CI = Consistency Index
RI = Random Index (Tabel 2.)
Tabel 2. Nilai Random Index
n 1 2 3 4 5 6 7 RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 n 8 9 10 11 12 13 14 RI 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,58
b. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Menurut   Supriyanti,   Metode Simple   Additive Weighting   (SAW) ,   digunakan   dalam   mencari penjumlahan   bobot   pada   rating   kinerja   di   setiap alternatif   semua   atribut.   Dibutuhkan   proses normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang akan   dibandingkan   dengan   semua   rating   alternatif [5].
Berikut   adalah   rumus   untuk   mencari   matriks normalisasi:
r ij = { X ij Max i X ij Min i X ij X ij (3)
Langkah   penyelesaian   menggunakan   metode SAW ( Simple Additive Weighting ):
1) Penentuan   kriteria   yang   dijadikan   acuan pada proses pengambilan keputusan, yaitu Cj
2) Penentuan nilai bobot dari masing-masing kriteria.
3) Penentuan rating pada   setiap   alternatif disetiap kriteria.
4) Pembuatan   matriks   keputusan   melalui kriteria   (Ci),   kemudian   dilakukan normalisasi   matriks   melalui   persamaan yang telah disesuaikan dengan jenis atribut sehingga memperoleh matriks ternormalisasi R. 5) Pemberian   nilai   preferensi   pada   setiap alternatif ( Vi ).
Vi = ∑ j = 1 n w j x r ij (4)
Keterangan:
Vi = Ranking untuk setiap alternatif w j = Bobot pada setiap kriteria r ij = Nilai rating kinerja yang ternormalisasi

## 1.4. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan dengan mencari studi serupa pada jurnal atau hasil penelitian yang telah terpublikasikan:
1) Penelitian   yang   telah   dimuat   dalam JURASIK (Jurnal Riset Sistem Informasi & Teknik Informatika) Vol.1, No.1, Juli 2016 / ISSN 2527-5771, yang dilakukan oleh Rotua Sihombing Hutasoit, Agus Perdana Windarto, Dedy   Hartama,   dan   Solikhun.   Sistem Pendukung   Keputusan   Pemilihan   Guru Terbaik Pada SMK Maria Goretti Pematang Siantar   Menggunakan   Metode Simple Additive   Weighting (SAW).   Dengan   kriteria kedisiplinan,   prakarsa,   prestasi,   tanggung jawab, menjaga nama baik sebagai pendidik [6].
2) Penelitian yang telah dimuat dalam JURNAL LENTERA ICT Vol.3 No.1, Mei 2016 / ISSN 2338-3143,  yang   dilakukan   oleh   Fahrizal, dengan   judul   Sistem   Pendukung   Keputusan Penilaian   Kinerja   Guru   Berdasarkan   Hasil Evaluasi   Umpan   Balik   dari   Beban   Kerja, menggunakan   metode  Analytical   Hierarchy Process   (AHP)   pada   SD   LPI   AT-Taufiq. Dengan   kriteria   administrasi,   absensi, tanggung jawab, kedisplinan, skill [7].
3) Penelitian   yang   telah   dimuat   dalam   Jurnal Manajemen   Sistem   Informasi   Vol.1   No.1, September   2016   /   ISSN   2540-8011,   yang dilakukan oleh Yunarni Fauziah, dengan judul Analisis dan Perancangan Sistem Penunjang Keputusan   Guru   Berprestasi,   dengan menggunakan   metode   Simple   Additive Weighting   (SAW)   pada   SMK   N   1   Muaro Jambi.   Dengan   kriteria   kualifikasi pendidikan,   masa   kerja,   nilai   SKP, pengembangan diri prestasi [8].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data Dalam   penelitian   ini,   peneliti   melakukan observasi, wawancara, analisa dokumen, kuesioner, dan studi pustaka.

## 2.2. Teknik Analisis Data
Teknik   yang   dilakukan   dalam   penelitian   ini yaitu
1) Analisa deskriptif Untuk   menarik   kesimpulan   dan memberikan   gambaran   mengenai   proses bisnis berjalan.
2) AHP ( Analytical Hierarchy Process ) Untuk menentukan bobot setiap kriteria.
3) SAW ( Simple Additive Weighting ). Untuk   mengurutkan   alternatif  dari   nilai terbesar   ke   nilai   terkecil,  setelah   kriteria diolah.

## 2.3. Kerangka Pemikiran
Kerangka   pemikiran   yang   digunakan   dalam penelitian ini dirangkum dalam gambar 1. Dimulai dengan perumusan masalah dengan melakukan studi pustaka, mempelajari jurnal Kemudian dilakukannya studi   lapangan   dengan   berkunjung   ke   SD   Strada Santa   Maria   untuk   melakukan   wawancara   Setelah mengetahui   proses   berjalan,   peneliti   menetapkan tujuan   agar   perancangan   sistem   penunjang keputusan   ini   berjalan   dengan   terarah   dan terstruktur.   Kemudian   melakukan   tahap mengumpulkan dokumen di SD Strada Santa Maria sudah ditentukan kriteria yang akan digunakan saat proses penilaian guru terbaik, sehingga peneliti bisa langsung membuat perancangan kuesioner Langkah selanjutnya menganalisis data dengan metode (AHP, SAW)   sehingga   memperoleh   tingkat   kepentingan dari kriteria. Setelah itu mendesain model sehingga bisa membuat laporan yang akan diketahui nilai dari masing-masing guru dalam penentuan guru terbaik yang dilakukan oleh Kepala SD Strada Santa Maria. Ditampilkan pada gambar 1.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Profil Organisasi
SD   Strada   Santa   Maria   berdiri   sejak   tahun 1957,   pada   tahun   1972   Pemerintah   Kabupaten Tangerang   memberikan   izin   kepada   Pastor  Anton Mulder   S.J.   untuk   mendirikan   SD   di   atas   tanah Jajasan Gereja dan Dana Papa Perc.No.42 terletak di Benteng   Makasar   Desa   Sukasari   Kecamatan Tangerang  Kabupaten Tangerang.  Izin  Operasional Sekolah   diperoleh   pada   tanggal   19   April   1984 dengan surat No.: 1729/BPD/84.

## 3.2. Analisa Proses Bisnis
Proses penilaian untuk penentuan guru terbaik di   SD   Strada   Santa   Maria   dilakukan   setiap   satu tahun sekali yang dilakukan oleh kepala sekolah dan kantor   pusat   strada.   Kepala   sekolah   melakukan analisis dan pemantauan mengenai kegiatan belajar mengajar   guru,   lalu   kepala   sekolah   memberikan penilaian   berdasarkan   aspek   penilaian   yang   telah ada. Kepala sekolah memberikan data penilaian dari hasil   analisis   kepada   kantor   pusat   strada   untuk dilakukannya   rekapitulasi   penilaian   guru   sehingga mendapatkan hasil penilaian guru terbaik, dari hasil penilaian guru terbaik tersebut akan diprint menjadi sebuah raport yang akan diserahkan kepada kepala sekolah,   lalu   kepala   sekolah   memanggil   masing- masing guru ke ruangan  untuk membagikan  rapor tersebut   ke   guru   yang   bersangkutan.   Ditampilkan pada gambar 2.
3.3. Analisa Masalah (Fisbone Diagram) Berikut   penjelasan   dari fishbone   diagram. Ditampilkan pada gambar 3: 1) Proses
a. Belum   ada   metode   pembobotan   sehingga sulit   menentukan   prioritas   kriteria berdasarkan   perhitungan   hasil   akhir   yang sama
b. Pengolahan data dan perhitungan nilai yang belum   maksimal   karena   proses penilaiannya masih menggunakan excel.
c. Tidak   atau   belum   ada   standarisasi   angka atau   nilai   aktual   pada   aspek   yang   dinilai sehingga   guru   dinilai   tidak   termotivasi untuk   meningkatkan   kualitas   tenaga pendidik.
2) Manusia Penetapan   guru   terbaik   tidak   tepat   sasaran sehingga   memungkinkan   proses   penilaian   masih secara subyektif.
3.4. Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP mempergunakan   struktur   hierarki   yang terdiri  dari  goal, kriteria, beberapa  subkriteria dan alternatif untuk permasalahan yang sedang dihadapi. ditampilkan pada gambar 4.
a. Perbandingan Kepentingan antar Kriteria Berdasarkan   perbandingan   kepentingan   antar kriteria   yang   didapat   dari   kuesioner   yang   telah diajukan kepada pengambil keputusan, maka didapat tabel matriks perbandingan per kriteria.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Kepentingan Per Kriteria
KRITE RIA Spiritual isme Profesio nalitas Kepemi mpinan Solidarit as Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Gambar 3. Fisbone Diagram
Gambar 4. Struktur Hierarki
Spiritual isme 1 4 1 3 Profesio nalitas 1/4 1 1/3 2 Kepemi mpinan 1 3 1 2 Tabel 4. Matriks Bilangan Desimal KRITE RIA Spirituali sme Profesio nalitas Kepemi mpinan Solidarit as Spiritua lisme 1,0000 4,0000 1,0000 3,0000 Profesio nalitas 0,25000 1,0000 0,3333 2,0000 Kepemi mpinan 1,0000 3,0000 1,0000 2,0000 Solidari tas 0,3333 0,5000 0,5000 1,0000

## Tabel 5. Hasil Perkalian Matriks
KRITE RIA Spiritual isme Profesio nalitas Kepemi mpinan Solidarit as Spiritual isme 4,0000 12,5000 4,8333 16,0000 Profesio nalitas 1,5000 4,0000 1,9167 5,4167 Kepemi mpinan 3,4167 11,0000 4,0000 13,0000 Solidarit as 1,2917 3,8333 1,5000 4,0000

## Tabel 6. Penentuan Nilai Eigenvector
KRITERIA Jumlah : Total Eigenvector Spiritualisme 37,3333 92,2083 0,4049 Profesionalitas 12,8333 92,2083 = 0,1392 Kepemimpinan 31,4167 92,2083 0,3407 Solidaritas 10,6250 92,2083 0,1152 1 b. Pengujian Metode AHP ( Analytical Hierarchy
Process )
Dilakukan   proses   perhitung   nilai   CI
( Consistency   Index )   dan   nilai   CR   ( Consistency Ratio ), yang dilakukan sebagai berikut:
1. Mengalikan   nilai   yang   ada   pada   setiap matriks kriteria dengan eigenvector.
Tabel 7. Hasil Perkalian Matriks Kriteria dengan Eigenvector
Hasil 1,6480 0,5844 1,3936 0,4901
2. Menghitung   CV   ( Consistency   Vector) dengan menentukan nilai rata-rata dari hasil perkalian matriks eigen dengan pembagian dengan nilai bobot . 1,6480 : 0,4049 = 4,0703
0,5844 : 0,1392 = 4,1991 1,3936 : 0,3407 = 4,0902 0,4901 : 0,1152 = 4,2536 3. Menghitung nilai rata-rata dari Consistency
Vector
π = 4 , 0703 + 4 , 1991 + 4 , 0902 + 4 , 2536 4 = 4 , 1533
4. Menghitung nilai Consistency Index (CI)
CI = ( π −n ) n− 1 n = banyaknya kriteria (5)
CI = ( 4 , 1533 − 4 ) 4 − 1 CI = 0 , 0511
5. Menghitung CR ( Consistency Ratio) , yang membutuhkan nilai RI, dengan n = 4, maka nilai RI yaitu 0,90.
CR = 0 , 0511 0 , 90
CR = 0 , 0568 Hasil   Nilai   CR   0,0568 sudah   Konsisten karena tidak lebih dari 0,1000.
3.5. Model Keputusan dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting)
a. Bobot Kriteria Berdasarkan   perhitungan   antar   kriteria menggunakan metode AHP, telah konsisten dan telah ditetapkan pada setiap kriteria yang telah ditentukan. Total bobot tidak boleh lebih dari 100 persen.

## Tabel 8. Presentase Bobot Kriteria
Kode Kriteria Kriteria Kategori Bobot KRT01 Spiritualisme Benefit 40,49 % KRT02 Profesionalisme Benefit 13,92 % KRT03 Kepemimpinan Benefit 34,07 % KRT04 Solidaritas Benefit 11,52 %

## b. Matriks Normalisasi
Berdasarkan banyaknya guru pada SD Strada Santa  Maria,   maka   diambil   5  (lima)   guru   sebagai contoh untuk penerapan dengan metode SAW dalam penentuan   guru   terbaik.   Di   mana   data   merupakan hasil rekapitulasi penilaian dari setiap kriteria yang terlihat pada table berikut:
Tabel 9. Nilai Alternatif Per Kriteria
Alternatif Kriteria Spiritual isme Profesio nalitas Kepemi mpinan Solid aritas GR-001L0 4,00 3,67 3,92 4,00 GR-0020LS 4,00 3,33 3,44 3,75 GR-002LA 4,00 3,33 3,78 4,00 GR-006LT 4,00 3,67 3,68 3,75 GR-004LE 4,00 3,67 3,72 4,00
Contoh dalam perhitungan ini akan dilakukan pada nilai kriteria Profesionalitas.
R 12
3 , 67 max ( 3 , 67 ; 3 , 33 ; 3 , 33 ; 3 , 67 ; 3 , 67 ) = 3 , 67 3 , 67 = 1,0000
R 22 3 , 33 max ( 3 , 67 ; 3 , 33 ; 3 , 33 ; 3 , 67 ; 3 , 67 ) = 3 , 33 3 , 67 = 0,9074 R 32 3 , 33 max ( 3 , 67 ; 3 , 33 ; 3 , 33 ; 3 , 67 ; 3 , 67 ) = 3 , 33 3 , 67 = 0,9074
R 42 3 , 67 max ( 3 , 67 ; 3 , 33 ; 3 , 33 ; 3 , 67 ; 3 , 67 ) = 3 , 67 3 , 67 = 1,0000
R 52 3 , 67 max ( 3 , 67 ; 3 , 33 ; 3 , 33 ; 3 , 67 ; 3 , 67 ) = 3 , 67 3 , 67 = 1,0000
c. Hasil Nilai Alternatif
Hasil   nilai   matriks   normalisasi   yang   sudah didapatkan   per   kriteria   akan   dihitung   agar mendapatkan alternatif yang terbaik.

## Tabel 10. Nilai Matriks Normalisasi
Alternatif Kriteria Spiritua lisme Profesio nalitas Kepemi mpinan Solida ritas GR-001L0 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 GR-0020LS 1,0000 0,9074 0,8776 0,9375 GR-002LA 1,0000 0,9074 0,9643 1,0000 GR-006LT 1,0000 1,0000 0,9388 0,9375 GR-004LE 1,0000 1,0000 0,9490 1,0000 Bobot 0,4049 0,1392 0,3407 0,1152
Setelah nilai r (nilai rating) didapatkan, maka langkah   selanjutnya   yaitu   melakukan   proses   nilai preferensi   pada   setiap   guru   dengan   persamaan sebagai berikut :
Vi = ∑ j = 1 n w j x r ij (6)
Keterangan: Vi = Ranking untuk setiap alternatif w j =Bobot dari setiap kriteria
r ij =rating kinerja yang ternormalisasi
GR-001L0 = {(1,0000 x 0,4049) + (1,0000 x 0,1392) +   (1,0000   x   0,3407)   +   (1,0000   x 0,1152)} = 0,4049 + 0,1392 + 0,3407 + 0,1152 = 1,0000
Setelah   melakukan   perhitungan   diatas   maka dapat   disimpulkan   bahwa   GR-001L0   adalah   guru terbaik dengan perolehan nilai 1,000

## 3.6. Use Case Diagram
a. Use Case Diagram Input
Use Case Diagram Input terdiri dari, entry data guru, entry data kriteria dan entry data sub kriteria. Ditampilkan pada gambar 5.

## b. Use Case Diagram Proses
Use   Case   Diagram Proses terdiri   dari,   entry nilai   perbandingan   kriteria,   entry   nilai   alternatif, cetak hasil keputusan dan cetak rapor. Ditampilkan pada gambar 6.
c. Use Case Diagram Laporan
Use Case Diagram Laporan terdiri dari, cetak laporan hasil keputusan guru terbaik, cetak laporan rangking   guru,   cetak   laporan   kinerja   guru,   cetak laporan nilai sub kriteria per guru, dan cetak laporan rekapitulasi per kriteria. Ditampilkan pada gambar 7.
3.7. Model Data
a. ERD
ERD dapat  digunakan untuk menggambarkan secara sistematis bagaimana hubungan antara entity- entity yang ada dalam suatu sistem database yang menggunakan   simbol   sehingga   mudah   dipahami. Ditampilakan pada gambar 8.
Gambar 5. Use Case Diagram Input Gambar 6. Use Case Diagram Proses Gambar 7. Use Case Diagram Laporan

## 3.8. Rancangan Layar
1. Rancangan Layar Menu Utama
Di menu utama terdapat Input dengan submenu entry data guru, entry data kriteria dan subkriteira. Proses  dengan   sub  menu entry nilai   perbandingan kriteira, nilai alternative, matriks normalisasi, cetak keputusan guru dan rapor. Laporan dengan submenu Cetak   hasil   keputusan,   rangking,   kinerja,   nilai subkriteria   dan   rekapitulasi.   Ditampilakan   pada gambar 9.
2. Rancangan Layar Form Entry Data Guru Pada menu input Entry data guru, digunakan untuk memasukan identitas guru. Ditampilakan pada gambar 10.
3. Rancangan   Layar   Form   Entry   Nilai Perbandingan Kriteria
Pada   menu   proses Entry nilai   perbandingan kriteria, digunakan untuk melakukan perbandingan tingkat   kepentingan   antar   kriteria   lainnya. Ditampilakan pada gambar 11.
4. Rancangan   Layar   Form   Entry   Matriks Normalisasi
Pada   Input Entry matriks   normalisasi, digunakan untuk mengetahui  hasil  nilai  pada  nilai alternative,   matriks   normalisai   dan   perangkingan yang didapat. Ditampilakan pada gambar 12.
5. Rancangan   Layar   Form   Entry   Hasil Keputusan
Pada   menu   proses entry hasil   keputusan, digunakan untuk mengetahui hasil nilai yang terbaik dan juga digunakan untuk mencetak hasil keputusan tersebut. Ditampilakan pada gambar 13.
6. Rancangan   Layar   Form   Cetak   Laporan Rangking guru
Pada menu laporan rangking guru, digunakan untuk mengetahui hasil nilai yang tertinggi hingga yang terendah. Ditampilakan pada gambar 14.
Gambar 9. Rancangan Layar Menu Utama
Gambar 10. Rancangan Layar Entry Data Guru
Gambar 11. Rancangan Layar Entry Nilai Perbandingan Kriteria
Gambar 12. Rancangan Layar Entry Matriks Normalisasi
Gambar 13. Rancangan Layar Entry Hasil Keputusan
Gambar 14. Rancangan Layar Cetak Rangking Guru

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan di
SD Strada Santa Maria, maka disimpulkan bahwa, Peneliti akan membuat sistem penunjang keputusan dengan Metode AHP digunakan untuk mengetahui bobot   dari   setiap   kriteria   sehingga   penilaian   yang dilakukan menjadi lebih akurat, dan Metode SAW digunakan untuk mengetahui ranking guru sehingga mempermudah menentukan guru terbaik. Di sistem ini akan disediakan database untuk mempermudah pihak kepala sekolah dalam mengolah data. Metode yang   digunakan   tersebut   nantinya   akan mempermudah   pihak   kepala   sekolah   dalam melakukan   penilaian   guru   sehingga   bisa menghasilkan   keputusan   yang   cepat,   tepat   dan akurat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Ekastini Dkk. “Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dalam SPK Penyeleksian Naskah Layak   Terbit”.  Yogyakarta:   Journal,   2017.   Vol.   4, No. 2, Februari 2017 – April 2017 ISSN: 2460-4259.
[2] Magdalena,   Sistem   Pendukung   Keputusan   dalam penentuan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Perguruan Tinggi   (Studi   kasus   STMIK   Atma   Luhur Pangkalpinang).   Seminar   Nasional   Teknologi Informasi  dan Komunikasi  2012 (SENTIKA2012).
Yogyakarta, 2012. 10 Maret 2012.
[3] Nofriansyah,   Konsep   Data   Mining   dengan   Sistem Pendukung   Keputusan.   Yogyakarta:   Depublish. 2014.
[4] Sukenda, Zeny, P.A, Sistem Pendukung Keputusan Untuk   Memilih   Kendaraan   Bekas   Dengan Menggunakan   Metode  Analitic   Hierarchy   Process (AHP), 2012. http://repository.widyatama.ac.id
[5] Supriyanti, Wiwit. Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung   Keputusan   Penerima   Beasiswa   dengan Metode SAW. 2014. ISSN: 2534-5771. Citec Journal Vol.1 No.1 November 2013-Januari 2014. Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[6] Hartama,   Dedy,   Sistem   Pendukung   Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada  SMK Maria  Goretti Pematang   Siantar   Menggunakan   Metode Simple
Additive Weighting (SAW). JURASIK  Vol.1, No.1, Juli 2016 / ISSN 2527-5771. 2016.
[7] Fahrizal,   Sistem   Pendukung   Keputusan   Penilaian Kinerja   Guru   Berdasarkan   Hasil   Evaluasi   Umpan Balik   Dari   Beban   Kerja   Menggunakan   Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada SD LPI AT-Taufiq.  JURNAL   LENTERA  ICT   Vol.3   No.1, Mei 2016 / ISSN 2338-3143. 2016.
[8] Fauziah, Yunarmi, Analisis dan Perancangan Sistem Penunjang   Keputusan   Guru   Berprestasi   dengan Menggunakan   Metode Simple   Additive   Weighting
(SAW)   pada   SMK   N   1   Muaro   Jambi.   Jurnal Manajemen Sistem Informasi Vol.1 No.1, September 2016 / ISSN 2540-8011. 2016.